关键词： 人工智能   机器学习   政策科学研究   符号主义   达特茅斯   麦卡锡   连接主义   专用术语  

摘要： 人工智能作为一个相对正式的学科领域起步于20世纪40年代。1956年,麦卡锡、明斯基、西蒙、纽厄尔等学者在达特茅斯会议上围绕机器学习等议题进行了探讨,并提出“人工智能”(AI)这一专用术语,标志着人工智能作为一门独立学科的正式诞生。随后,人工智能技术开启了波澜壮阔的演进历程,并在此过程中逐渐演化出三支具有代表性的学术流派--符号主义、连接主义和行为主义。

关键词： 数字政府   个人信息   个人信息保护   场景化   行为主义  

摘要： 科技日新月异,大数据、云计算、区域块链等全球范围内广泛运用的数字技术对社会的变革起到了巨大的推动作用,同时也改变了我们每一个人的生活。数字政府作为一种基于数据的新型国家治理方式,为了能够更好地实现其职能,提高行政效率,提供优质服务,在其行政过程中不免会涉及个人信息处理。然而,不当行使公权力却会对个人信息保护造成严重威胁。为了更好地权衡个人信息的双重属性,应当从基于场景的行为规制主义入手,推动数字政府建设发展。

关键词： 惯量估计   惯性时间常数   频率稳定   人工神经网络   极限学习机  

摘要： 随着新能源的大规模并网,电力系统中同步发电机的比重正在减少,导致系统惯量降低、时变性增强。因此,迫切需要一种快速且精确的系统惯量评估方法。通常,电力系统惯量可通过同步发电机等值模型法进行粗略估计,但该方法对负荷模型的影响考虑不足,误差较大。除此以外,现有的惯量估计方法大多依赖于扰动后的系统量测数据,在运行方式日趋多变的背景下,难以反映当前系统惯量的真实情况。因此,该文提出一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的系统惯量快速估计方法,该方法在构建系统等值负荷模型的基础上,利用极限学习机算法评估系统负荷对系统惯量的影响,以此提升仅考虑同步发电机影响的系统惯量估计精度,并实现系统惯量的快速估计。基于此,采用多个标准系统对所提方法进行测试,结果表明该方法均能够快速、准确地估计出系统的实际惯量。

关键词： 桥梁缆索腐蚀钢丝   力学性能预测   时序预测   神经网络   遗传算法   超参数优化  

摘要： 为了精准捕捉桥梁缆索腐蚀钢丝的时变规律并预测其力学性能,开发了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型。该模型利用GA依次优化LSTM模型的迭代次数、隐藏层层数、神经元数量、窗口大小4个超参数,以预测不同腐蚀特征状态下钢丝的力学性能。将其与传统LSTM和GA-反向传播模型的预测结果进行比较。结果表明,GA-LSTM模型具有更高的预测精度和鲁棒性。在屈服强度与极限强度预测效果方面,均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、决定系数分别提高约44%~61%、43%~57%、35%~92%。在屈服应变与极限应变预测效果方面,RMSE、MAE、决定系数分别提高约0~46%、7%~49%、12%~229%。所建立的模型可以作为一个有用的工具支持桥梁缆索腐蚀安全性评估工作。

关键词： 弹性调度   ARIMA   贪心算法   遗传算法   蚁群优化算法  

摘要： 随着抽取-转换-加载(extraction-transformation-loading,ETL)系统的ETL任务量增多,任务复杂度和波动性也随之提升,现有的ETL任务调度机制难以满足调度需求,如时间片轮转法受限于弹性调度能力弱、效率低下等缺点。为研究如何提升ETL任务调度机制的弹性调度能力以及执行效率,提出了一种基于整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与贪心-遗传-蚁群优化(greedy-genetic-ant colony optimization,GGACO)算法的ETL任务调度机制。初期,建立ARIMA模型并弹性地结合贪心算法计算初始解;中期,利用遗传算法的全局快收敛的特性结合初始解圈定最优解的大致范围;最后,利用蚁群优化算法的局部快速收敛性进行最优解搜索。实验结果表明:该调度机制能够弹性地指导任务调度尽可能地找到最优解,减少任务的执行时间,以及尽可能实现更高效的负载均衡。

关键词： 电动汽车   调度优化   精英强化   遗传算法   熵权TOPSIS法  

摘要： 针对区域内电动汽车(EV)如何实现有效调度大规模充电作业问题,提出了一种基于精英强化遗传算法(EEGA)的电动汽车充电调度优化算法。首先引入自适应策略动态改变交叉、变异概率,解决传统算法易陷入局部最优的问题;然后将父代与子代种群通过精英保留策略形成新的种群,并对新种群的最优个体进行强化搜索,寻找更优解替换,提高算法收敛速度;最后通过制定充电调度策略,建立多目标车辆调度模型,并采用熵权TOPSIS法消除多目标的维度。仿真结果表明,与传统遗传算法调度相比,充电时间、充电成本、充电桩利用偏差率和电网负荷分别降低了约4.2%、2.3%、4.4%和6.8%,所提出的优化方法提供了接近最优的解决方案,有效调度大规模电动汽车充电作业。

关键词： 甲醇/柴油   第二代非支配遗传算法   灰熵并行   性能优化  

摘要： 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。

关键词： 综合运输   路径优化   遗传算法   粮食运输   装载方式   粮食损耗  

摘要： 高质量的粮食流通体系是保障粮食供需平衡和粮食安全的重要保障。本文考虑粮食货种易损耗特性,以运输、碳排放、损耗总成本最小化为目标,构建同时考虑“袋装-散装-集装箱装载”不同装载方式和“公路-铁路-水路”不同运输方式的联合优化模型,并以我国东北地区“北粮南运”为现实场景,采用启发式遗传算法开展算例分析。计算结果表明:粮食集装箱公铁水多式联运相比包粮和散粮运输具有明显的低总成本和低损耗优势,损耗成本占比分别为9.86%、42.29%、29.82%。“北粮南运”过程中公路定位于两端集疏运,铁路和水路承担干线长距离运输,随着运达时长要求的提高,铁路占比逐渐增加,水路占比逐渐减少,当运达总时长为71.5 h,最优运输方案由集装箱公铁水联运转变为集装箱公铁联运。在总成本构成中,3种装载方式最优路径的运输成本、碳排成本基本相同,政府管理部门、物流服务提供商应认识到降低粮食运输损耗量是降低全程物流运输成本的有效方式。

关键词： neural   computer   artificial  

摘要： Methods and systems,including computer programs encoded on a computer storage medium are described for implementing a system that predicts wireline logs used in well drilling operations at a subsurface *** system derives inputs from a first wireline log and includes a predictive model based on a neural network trained to generate data *** predictive model processes the inputs derived from the first wireline log through layers of the neural network to generate a prediction that identifies multiple second wireline logs for a reservoir in the subsurface *** on the multiple second wireline logs,the system controls well drilling operations that simulate hydrocarbon production at the reservoir.

关键词： 街道环境   情绪感知   街景图像   社交网络   人工神经网络   语义分割  

摘要： 街道环境是城市居民最常接触到的环境,街道品质优劣将对周边居民的情绪产生不同程度的影响。为了探究城市街道环境与情绪体验的关系,以广州市北京路历史文化街区为例,对街道情绪进行预测。首先利用开放街道地图、百度街景和高德POI,提取多种街道特征;接着使用腾讯云语义分析工具,获取微博位置签到数据的正面情绪概率,将其作为部分街段的情绪值;并通过相关性分析,研究多种街道特征与情绪的关系;最后利用人工神经网络回归模型,训练和预测了研究范围内所有街段的情绪值。结果表明:建筑可见率与情绪值呈正相关,植被和汽车可见率与情绪值呈负相关;北京路文化核心区内的单位长度街道情绪预测值最高,随着街道与北京路中轴距离的增加,情绪值呈下降趋势;距离中轴较远的西南部出现较多负面情绪,建议通过沿街建筑立面修缮、引入高端业态、优化人车流线规划等方式对街道进行品质提升。